Почему алгоритмы распознавания лиц хуже работают на большем количестве данных?

Несколько причин, по которым алгоритмы распознавания лиц могут хуже работать на большем количестве данных:

• Ложные срабатывания и ошибки распознавания. lab.neural-university.ru В больших массивах данных разнообразие лиц и вариации в условиях съёмки создают дополнительные сложности. lab.neural-university.ru В результате методика порогового сравнения начинает терять свою точность и надёжность. lab.neural-university.ru
• Переобучение. habr.com Алгоритм показывает хорошие результаты на данных, которые использовались при обучении, но результаты на новых данных получаются значительно хуже. habr.com Например, если алгоритм обучался на изображениях людей определённой этнической группы, при применении его к лицам другой национальности точность наверняка упадёт. habr.com

Для обеспечения высокой точности и минимизации ошибок распознавания, особенно в условиях работы с большими объёмами данных, необходимо использовать предобученные модели, которые способны более глубоко анализировать данные и учитывать большее количество факторов. lab.neural-university.ru